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Che si tratti di una mensa aziendale, di una mensa ospedaliera, di un take-away o di un servizio di catering: ovunque si produca in anticipo, la pianificazione delle quantità determina ogni giorno se ci saranno eccedenze o buffet vuoti. La domanda varia a seconda del tempo, del giorno della settimana, delle vacanze e della percentuale di lavoro da casa – e chi la valuta male ne paga le conseguenze due volte: con il cibo da smaltire o con ospiti delusi.
Questa guida spiega come funzionano le previsioni di vendita basate sull'intelligenza artificiale nel settore della ristorazione, in quali ambiti hanno il maggiore impatto e come avviene la loro implementazione.
Perché è così difficile pianificare il settore della ristorazione
Il numero di ospiti è un obiettivo variabile. Nella mensa del personale, sono i giorni di telelavoro, le riunioni e il tempo a determinare l’affluenza. Nel take-away, una giornata di pioggia sposta la domanda dalle insalate alle zuppe. Nella mensa universitaria, le vacanze e i periodi d’esame cambiano tutto.
La produzione precede la domanda. I menù, i buffet di insalate e i panini vengono preparati ore prima che si sappia con certezza quanti ospiti arriveranno. È quindi necessario prevedere le quantità, ogni giorno e per ogni componente.
La freschezza non perdona. Gran parte dell'offerta non è più vendibile il giorno successivo. Ogni sovrapproduzione comporta una perdita diretta, ogni carenza rappresenta un mancato guadagno e un ospite scontento.
L'esperienza da sola non basta. Una direzione operativa esperta sviluppa una buona intuizione, ma quando si tratta di decine di componenti, diverse sedi ed effetti di calendario variabili, la stima giornaliera è soggetta a errori e richiede molto tempo.
Come funzionano le previsioni di vendita basate sull'intelligenza artificiale
1. Integrazione: GoNina collega le fonti di dati rilevanti: dati relativi alle vendite e al fatturato provenienti dal sistema di cassa, oltre a dati meteorologici, festività, periodi di vacanza e fattori specifici della sede. L’integrazione avviene tramite interfacce automatizzate; l’onboarding richiede pochi giorni.
2. Analisi: l’IA individua gli schemi alla base delle fluttuazioni: in che modo un venerdì soleggiato influisce sull’affluenza al buffet? Che effetto ha il primo giorno di vacanza sulle vendite dei menu? In che modo la sede A si differenzia dalla sede B? Il modello apprende continuamente da ogni nuovo giorno di vendita.
3. Previsione: da ciò derivano dati concreti per la pianificazione e la produzione – su base giornaliera, per articolo o componente e per sede, per i prossimi sette giorni. Le proposte vengono integrate nel normale flusso di lavoro e il team mantiene l’ultima parola in caso di situazioni particolari, come eventi o ordini di grandi dimensioni.
Dove l'effetto è maggiore
Ristorazione collettiva e mense aziendali: volumi elevati, preparazione anticipata quotidiana, affluenza molto variabile: l’esempio per eccellenza. In un progetto pilota condotto con uno dei principali operatori svizzeri nel settore della ristorazione collettiva, in dieci sedi è stata registrata una riduzione delle eccedenze fino al 48%. Maggiori informazioni nell’articolo sulle mense aziendali.
Ristoranti aziendali: il telelavoro, le giornate dedicate alle riunioni e le condizioni meteorologiche determinano le fluttuazioni – l’articolo sulle fluttuazioni della domanda nei ristoranti aziendali ne illustra le cause e le soluzioni.
Prodotti freschi e da asporto: sushi, insalate e panini hanno i tempi di vendita più brevi in assoluto – scopri come funzionano le previsioni per i prodotti altamente deperibili nell'articolo di approfondimento.
Catering: i clienti aziendali abituali e gli ordini pianificabili si affiancano a ordini aggiuntivi spontanei: l'articolo sulla pianificazione delle quantità nel settore del catering spiega come conciliare entrambe le cose.
Quali sono i vantaggi concreti
In tutti i settori di applicazione si riscontrano gli stessi effetti: fino al 52% in meno di eccedenze, fino al 6% in più di fatturato grazie a una migliore disponibilità e fino a 12 ore in meno al mese dedicate alla pianificazione. A ciò si aggiungono fattori più intangibili: meno stress nelle attività quotidiane, maggiore sicurezza nella pianificazione della produzione e del personale e un contributo misurabile alla lotta contro lo spreco alimentare – un tema che nel settore della ristorazione viene sempre più richiesto anche dai committenti e dagli ospiti.
Ecco come si svolge l'introduzione
Dimostrazione: durante il primo colloquio mostriamo, sulla base di esempi pratici reali, come le previsioni si integrino nell’attività aziendale. Fase di prova: segue poi l’avvio senza rischi: quattro settimane di utilizzo quotidiano, con garanzia di rimborso. Implementazione: al termine della fase di prova ci occupiamo della messa a punto e affianchiamo costantemente l’azienda. L’hosting avviene in Svizzera e nell’UE.
Domande frequenti
Funziona anche senza un classico sistema di cassa?
La base è costituita dai dati relativi alle vendite o alle spese registrati, che provengano dal registratore di cassa, dal sistema di cassa della mensa o dal sistema di ordinazione. Chiariremo le modalità concrete di integrazione durante il primo colloquio.
In che modo la previsione tiene conto dei cambiamenti nel menu?
I menu che cambiano sono all’ordine del giorno nel settore della ristorazione. L’intelligenza artificiale apprende i modelli di domanda a livello di componenti e categorie: in questo modo le previsioni rimangono affidabili anche in presenza di menu a rotazione.
Cosa distingue le previsioni nel settore della ristorazione da quelle nel settore della panificazione?
Il principio è lo stesso, ma i fattori che influiscono sono diversi: nella ristorazione incidono maggiormente l’affluenza dei clienti e gli effetti del calendario, mentre nella panificazione è l’assortimento a fare la differenza. L’articolo “Dalla panetteria alla ristorazione” illustra cosa entrambi i settori possono imparare l’uno dall’altro.
Conclusione
Il settore della ristorazione produce in anticipo rispetto alla domanda – ed è proprio per questo che la pianificazione delle quantità rappresenta il suo principale fattore di costo nascosto. Le previsioni di vendita basate sull’intelligenza artificiale trasformano la stima quotidiana in una decisione basata sui dati: per ogni componente, per ogni sede, con sette giorni di anticipo. Il risultato sono buffet abbondanti senza cestini dei rifiuti pieni.
Per scoprire come funziona lo stesso principio nel settore della panificazione, consulta la guida sulle previsioni di vendita basate sull'intelligenza artificiale per i panifici.
